Recuperação de Imagens Médicas por Conteúdo em um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados de Código Livre

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1 Recuperação de Imagens Médicas por Conteúdo em um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados de Código Livre Humberto Razente, Maria Camila N. Barioni, Agma J. M. Traina, Caetano Traina Jr. GBDI Grupo de Bases de Dados e Imagens SCC Departamento de Computação ICMC Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação USP Universidade de São Paulo Resumo - Este artigo apresenta as técnicas para a inclusão de consultas por similaridade de conteúdo de imagens médicas e a sua implementação em um sistema de gerenciamento de banco de dados de código livre, o PostgreSQL, discutindo os principais aspectos relativos a consultas por similaridade, como extração e indexação de características intrínsecas às imagens. Com esse novo recurso, as equipes de desenvolvimento dos sistemas de apoio a diagnóstico e treinamento médico podem tratar as consultas por similaridade de imagens da mesma maneira que as consultas sobre dados tradicionais são tratadas em SQL. Com a estratégia descrita neste artigo, o suporte ao armazenamento e indexação do conteúdo de imagens, disponível em sistemas proprietários de maneira limitada, poderá ser utilizado e melhorado utilizando o PostgreSQL para organizar e disponibilizar o grande volume de imagens gerados pelos hospitais escola com baixo custo de implantação. Palavras-chave: recuperação de imagens por conteúdo, consultas por similaridade de imagens, sistemas de apoio a diagnóstico. Abstract - This paper presents the techniques and the implementation of content-based similarity queries of medical images in an open source database management system, PostgreSQL. The main aspects regarding similarity queries, as image feature extraction and indexing are explained. Empowered with the new features, the development teams working with computer-aided diagnostics systems and medical learning systems can pose similarity queries over images in the same way they pose queries over traditional data in SQL. The storage and indexing support of images contents, available in proprietary systems in a limited way, can now be employed by PostgreSQL to organize and deliver the huge amount of images captured by hospitals, at a much lower cost. Key-words: content-based image retrieval, similarity queries, computer-aided diagnostics systems. Introdução Os Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD) tiveram por muitos anos seu desenvolvimento direcionado a consultas em dados tradicionais, como textos e números. As consultas tradicionais realizadas por esses sistemas baseiam-se na relação de ordem total, que permite comparar números e textos por meio dos operadores <,, >, e =. Entretanto, nas últimas décadas houve uma explosão na quantidade de dados gerados, entre eles não somente textos e números, mas dados complexos como imagens. Em se tratando de imagens, as consultas desejadas raramente são baseadas na relação de ordem, mas sim em uma noção de similaridade, específica para cada domínio. As aplicações médicas requerem o suporte a imagens, para que resultados de exames tais como raio-x, tomografia computadorizada, ressonância magnética, mamografia, entre outros, possam ser armazenados e recuperados com eficiência. O objetivo é ter uma melhoria dos processos clínicos por meio do uso de sistemas de busca por conteúdo de imagens, onde os especialistas da área (médicos, residentes, entre outros) possam pesquisar casos semelhantes baseando-se nas imagens do paciente sendo atendido. O desenvolvimento de sistemas com tais funcionalidades é extremamente almejado pela comunidade médica, principalmente em hospitais escola, onde os sistemas de apoio a diagnóstico constituem uma parte importante para o ensino de novos radiologistas e especialistas em diagnóstico de imagens médicas. Para comparar imagens de um conjunto para se obter as mais semelhantes a uma dada imagem de consulta, é necessário empregar algoritmos de extração de características. Em geral, o resultado da extração é representado por um vetor, denominado vetor de características, que é utilizado na comparação, ao invés da imagem em questão. As características extraídas de imagens podem ser baseadas em cor, textura ou forma, e cada domínio de imagens deve utilizar algo-

2 ritmos específicos para a extração de características. Para a comparação de dois vetores de características, é necessário uma função de distância que calcule a similaridade (ou dissimilaridade) entre os mesmos. Atualmente, há diversos fabricantes de SGBD, entre eles Oracle, IBM, Microsoft, Sybase, Informix, Computer Associates. Em geral, os produtos desses fabricantes atendem a uma série de requisitos definidos para os SGBD, como a garantia de integridade, atomicidade dos dados, consistência, durabilidade e isolamento, e compatibilidade com a linguagem SQL (a Structured Query Language ou SQL é a linguagem padrão para definição e manipulação de dados em SGBD). Alguns possuem ainda recursos extras, como suporte a XML, dados geográficos, textos longos, entre outros. Dentro desse contexto, surgiram os SGBD de código livre, como o PostgreSQL e o MySQL. Software Livre ou software de código livre é um software disponibilizado livremente junto com seu código fonte e que permite que qualquer pessoa possa usá-lo, copiá-lo, e distribuí-lo, seja na versão original ou com modificações [1]. O uso de software livre nas instituições privadas e públicas tornou-se um fator de melhoria de competitividade e de democratização dos sistemas de informação, tendo sido definido como prioridade pelo Governo Federal [2]. O PostgreSQL é uma alternativa robusta de SGBD de código livre, com excelente reputação por sua confiabilidade, escalabilidade e integridade de dados, e está disponível para uma grande variedade de plataformas, incluindo Linux, Unix e Windows. Sua implementação do SQL está de acordo com os padrões SQL-92 e SQL-99. O restante do artigo está estruturado da seguinte maneira. A seguir são apresentados os conceitos fundamentais e os trabalhos correlatos. Em seguida é apresentado o tipo STILLIMAGE, as funções para a sua manipulação e os detalhes da implementação. Na Seção Experimentos são apresentados testes realizados com o sistema, bem como um exemplo de interface desenvolvida com o intuito de tornar amigável a interação dos profissionais de saúde com o sistema desenvolvido. Finalmente, são apresentados as conclusões e os trabalhos futuros. Fundamentos e trabalhos correlatos As consultas por similaridade representam um paradigma fundamental ao pesquisar grandes conjuntos de imagens. O objetivo é procurar por imagens próximas a uma imagem de referência, com base em uma medida de similaridade [3]. A extração de características é uma das bases fundamentais dos sistemas de recuperação de imagens por conteúdo, uma vez que as características extraídas são utilizadas para a indexação e a recuperação das imagens. O processo de extração de características consiste no cálculo de representações numéricas que podem ser utilizadas para caracterizar uma determinada imagem. Existem diversos trabalhos envolvendo extração de características de imagens (um apanhado das técnicas pode ser obtido em [3, 4]), sendo que as características extraídas de imagens são geralmente baseadas em cor, textura ou forma. Para aplicar consultas por similaridade sobre vetores de características de imagens, uma função de distância deve ser empregada para o cálculo da similaridade. Uma função de distância compara dois vetores de características e retorna um valor positivo que expressa a similaridade entre os dois vetores. Quanto menor esse valor, mais similares são os vetores. As funções de distância mais empregadas em espaços vetoriais são as funções da família L p (ou Minkowski), definidas pela Equação 1. ( k ) 1/p L p ((x 1,..., x k ), (y 1,..., y k )) = x i y i p (1) i=1 Diferentes valores do parâmetro p levam a diferentes interpretações. Quando p = 1, a função L 1 (Manhattan ou City Block) corresponde ao somatório do módulo das diferenças entre as coordenadas. Quando p = 2, a função L 2 (Euclidiana) corresponde à função natural para distância entre vetores e quando p = a função L (Chebychev) corresponde à maior distância entre os elementos de dois vetores. Adicionalmente, muitos trabalhos foram desenvolvidos para aumentar a eficiência de consultas por similaridade, como as estruturas de indexação M-tree [5] e Slim-tree [6]. Armazenamento dos Dados Aquisição das imagens Anotação e interação Consulta Imagem de consulta Processamento de imagens Extração de características Extração de características Armazenamento e indexação Base de imagens Base de características Similaridade Cálculo de similaridade Interação Apresentação e resultado Figura 1. Ilustração do fluxo de dados entre os módulos de um sistema de recuperação de imagens por conteúdo. O processo de recuperação de imagens por conteúdo é apresentado na Figura 1. As imagens são geradas no processo de aquisição nos diversos equipamentos disponíveis, e em seguida elas são armazenadas e suas características são extraídas e indexadas na base

3 de características. Para a realização de uma consulta por conteúdo, a imagem de referência deve passar pelo mesmo processo de extração de características para geração do vetor de características, permitindo o cálculo de similaridade. O ambiente de integração natural para os sistemas de recuperação de imagens baseada em conteúdo são os SGBD, por meio da incorporação das tarefas de processamento de imagens, armazenamento e indexação. SGBD proprietários como [7, 8] disponibilizam métodos de indexação de imagens, porém não disponibilizam extratores de características específicos para domínios de imagens de exames médicos. Em [9] há uma proposta de extensão da linguagem SQL para a realização de consultas por similaridade com a criação de operadores de similaridade. Outros exemplos de sistemas desenvolvidos para a recuperação de imagens por conteúdo podem ser encontrados em [10]. Existem basicamente dois tipos de consultas por similaridade: as consultas por abrangência, cujo foco de interesse está centrado nas imagens de um conjunto que sejam dissimilares de uma imagem de referência até no máximo um certo limiar; e as consultas aos k- vizinhos mais próximos, cujo interesse está relacionado à recuperação das k imagens mais similares à imagem de consulta [11]. A Figura 2 ilustra as consultas por abrangência e por vizinhos mais próximos. Na Figura 2(a) é apresentada a representação de vetores de características em um espaço bidimensional situados até a distância ξ do vetor de consulta s q, por meio da função de distância L 2 ou Euclidiana. A Figura 2(b) representa os 5 vetores mais próximos do vetor de referência, incluindo o próprio vetor de referência s q. q ξ L 2 Figura 2. Representação das consultas por similaridade. (a) Consulta por abrangência. (b) Consulta aos k-vizinhos mais próximos. 4 3 q 2 1 O tipo STILLIMAGE Para permitir a realização de consultas por similaridade de imagens foi necessária a definição e implementação de um novo tipo de dados, denominado STILLIMAGE, e das funções para manipulação desse tipo de dados no PostgreSQL. Esse novo tipo de dados permite o armazenamento, a extração de características e a indexação de imagens com base em diversas formas de comparação de diferentes características, de acordo com a necessidade do usuário. A criação de uma tabela e a manipulação inserção, alteração e remoção de linhas da tabela segue a forma usual do SQL. O exemplo a seguir apresenta a criação da tabela Exames que contém os atributos CodigoPaciente, CodigoExame e Imagem e a inserção de uma linha na tabela. CREATE TABLE Exames ( CodigoPaciente INTEGER, CodigoExame INTEGER, Imagem STILLIMAGE); INSERT INTO Exames (CodigoPaciente, CodigoExame, Imagem) VALUES (1234, 55, /img/arquivo5147.jpg ); Para permitir a execução de consultas por similaridade, é necessário especificar quais os métodos de extração de características serão empregados e suas respectivas funções de distância. Podemos definir um conjunto de vetores de características e funções de distância como uma métrica de comparação de imagens. Para definir uma métrica, foi criada a função stillimage definemetric, que recebe dois parâmetros: o nome da métrica e uma lista de métodos de comparação. Cada método de comparação é composto por um método de extração de características, um tipo básico de uma função de distância e o peso do vetor resultante da extração na distância total. Essa definição permite que a mesma métrica possa combinar mais de uma característica, bem como que possa haver mais de uma métrica associada a um mesmo atributo do tipo STILLIMAGE, permitindo melhorar a qualidade dos resultados para cada domínio de imagens médicas. Os extratores de características são implementados internamente no tipo STILLIMAGE. A seguir temos um exemplo de criação da métrica chamada Metrica1 composta por: um vetor de características resultante do extrator grayhisto (histograma normalizado de níveis de cinza), a função de distância lp1 (Manhattan) e peso 5; e um vetor de características resultante do extrator texture (histograma de textura baseado em matriz de co-ocorrência), a função de distância lp2 (Euclidiana) e peso 1,5. SELECT stillimage definemetric( Metrica1,

4 grayhisto.lp1 5, texture.lp2 1.5 ); A extração de características é um processo geralmente custoso, portanto deve ser executado somente quando estritamente necessário, ou seja, no processo de armazenagem das imagens. Além disso, estruturas de indexação específicas para consultas por similaridade devem ser empregadas para evitar a comparação (cálculo de distância) do vetor resultante de uma imagem de consulta com os vetores de características de todas as imagens armazenadas no banco de dados, o que inviabilizaria o processo. Para tanto, uma ou mais métricas podem ser associadas a um atributo do tipo STILLIMAGE de uma tabela, e assim, sempre que uma imagem é inserida ou substituída, as características informadas por essas métricas são extraídas e indexadas. A função stillimage index foi criada para associar uma métrica a um atributo STILLIMAGE e para criar uma instância da estrutura de indexação Slim-tree [6]. A mesma recebe como parâmetros o nome da tabela, o nome do atributo e o nome da métrica. A seguir tem-se um exemplo da criação de um índice, que faz a associação da métrica Metrica1 com o atributo Imagem da tabela Exames. SELECT stillimage index( Exames, Imagem, Metrica1 ); Após a definição de uma métrica e sua associação a um atributo STILLIMAGE, é possível realizar consultas por vizinhos mais próximos e consultas por abrangência. Para tanto foram criadas as funções stillimage knnquery e stillimage rangequery que realizam, respectivamente, consultas aos k-vizinhos mais próximos e consultas por abrangência. A função stillimage knnquery exige cinco parâmetros: o nome da tabela, o nome do atributo STILLIMAGE, o nome de uma métrica, a referência a uma imagem de consulta e o número de imagens similares desejadas. A função stillimage rangequery difere no último parâmetro apenas, que ao invés de um número inteiro, recebe um valor de ponto flutuante que representa o raio de cobertura desejado (ou seja, as imagens até uma distância máxima). O exemplo a seguir apresenta a execução de uma consulta aos dez vizinhos mais próximos da imagem exemplo ( /img/exemplo.jpg ) presentes no atributo Imagem da tabela Exames, com base na métrica Metrica1: SELECT stillimage knnquery( Exames, Imagem, Metrica1, stillimage in( /img/exemplo.jpg ), 10); ou ainda: SELECT * FROM stillimage knnquery( Exames, Imagem, Metrica1, stillimage in( /img/exemplo.jpg ), 10); A função stillimage knnquery é uma função que retorna uma tabela (esse recurso faz parte do SQL-2003 [12]), logo pode ser utilizada em uma subconsulta ou na cláusula FROM. A consulta a seguir apresenta o uso da função em uma subconsulta. SELECT * FROM Exames WHERE Imagem IN ( SELECT stillimage knnquery( Exames, Imagem, Metrica1, stillimage in( /img/exemplo.jpg ), 10) ); Para acelerar a execução da consulta acima, que envolve uma busca por similaridade como uma subconsulta (por meio do operador IN) e permite a recuperação dos outros atributos de cada linha da tabela (SELECT *), foram implementados operadores de comparação de ordem para permitir a indexação dos identificadores das imagens, tornando a recuperação mais eficiente. Assim, é possível indexar os identificadores internos das imagens armazenadas com o tipo STILLIMAGE utilizando a sintaxe padrão do comando CREATE INDEX conforme o exemplo a seguir. Nele, é criado um índice do tipo BTREE (uma descrição sobre esse tipo de índice pode ser encontrada em [13]), para o atributo Imagem da tabela Exames. O identificador stillimage indexclass corresponde à classe de operadores de ordem implementado para o tipo STILLIMAGE. CREATE INDEX Indice Exames Imagem ON Exames USING BTREE (Imagem stillimage indexclass); A implementação do STILLIMAGE permite a inclusão de novos extratores de características e funções de distância de forma dinâmica, sem precisar parar/reiniciar o servidor PostgreSQL e sem parar os aplicativos que manipulam os dados. Para tanto o administrador do SGBD (DBA Database Administrator) precisa incluir uma biblioteca (compilada como biblioteca dinâmica.dll ou.so) com os novos métodos no diretório apropriado do servidor PostgreSQL, e a respectiva declaração dos novos métodos em um aplicativo SQL. O tipo, as funções, os métodos de extração de características e as estruturas de indexação foram implementados em linguagem C/C++ e compilados com GNU/GCC em ambiente GNU/Linux, todos softwares livres. Experimentos Para a validação do novo tipo de dados STILLIMAGE e das funções desenvolvidas para a sua manipulação, foi criada uma aplicação Web utilizando a linguagem PHP e um servidor de páginas Apache. A plataforma de desenvolvimento Web tem sido muito utilizada por simplificar a distribuição e a manutenção das aplicações,

5 uma vez que as estações de trabalho clientes precisam ter disponível apenas o acesso a rede computacional e um navegador Web. A Figura 3 apresenta a janela do protótipo que permite a consulta por conteúdo a partir das imagens dos exames de um paciente. Nela, o usuário especialista pode consultar as imagens similares a qualquer imagem disponível de cada paciente, e a partir do resultado, pode acessar os laudos associados a essas imagens retornadas na consulta. Esse protótipo permite a navegação dos casos disponíveis, e tem potencial para tornar-se uma ferramenta de grande utilidade no ensino da radiologia em hospitais escola. grafia computadorizada de diversos cortes, incluindo crânio, tórax e abdômem, com resolução de 512 por 512 pixels, disponibilizadas para estudo por meio de convênio com o Hospital das Clínicas da Universidade de São Paulo em Ribeirão Preto. A métrica utilizada para comparação utiliza histograma normalizado de 256 níveis de cinza com precisão de ponto flutuante de 8 bytes (double), que apesar de não proporcionar uma comparação de qualidade, tem sua extração executada em tempo consideravelmente pequeno em relação a métodos de extração de características mais elaborados. Nesse experimento foram executadas consultas aos 10 vizinhos mais próximos de cada uma das imagens sorteadas aleatoriamente entre as imagens inseridas na base. O tempo médio de execução foi de 680 milésimos de segundo por consulta, e inclui todas as etapas da operação (inclusive a extração de características da imagem de referência e apresentação do resultado da consulta). Neste artigo foi usada a comparação por histogramas como exemplo de como suportar consultas por similaridade em um SGBD. No entanto, a solução apresentada permite que as equipes de desenvolvimento dos sistemas computacionais dos hospitais implementem critérios de comparação específicos para cada especialidade médica. Por exemplo, no caso de exames de mamografia, existem algoritmos de extração de características específicos para tratar regiões de interesse (Regions of Interest - ROI), e a inclusão desses algoritmos pode permitir o desenvolvimento de interfaces amigáveis para os usuários finais, médicos e especialistas de cada área. Conclusões Figura 3. Tela do protótipo de recuperação de imagens por conteúdo, onde a partir de uma imagem de referência, foram obtidas as 10 imagens mais similares com base no histograma de níveis de cinza das imagens. O sistema foi instalado em um microcomputador comum, equipado com processador AMD Sempron 2600, 512 MB de memória principal e disco rígido de 120 GB. Foram inseridas imagens de tomo- Este artigo apresenta a inclusão de um novo tipo de dados, denominado STILLIMAGE, que permite a manipulação de imagens e a sua recuperação baseada em conteúdo. A criação do tipo STILLIMAGE no PostgreSQL permite que as equipes de desenvolvimento dos sistemas hospitalares criem aplicativos com interfaces amigáveis de soluções baseadas em busca por similaridade do conteúdo de imagens para os profissionais de saúde. Muitos hospitais e centros de saúde possuem grandes coleções de imagens em formato digital, e a organização e indexação desse material é fundamental para propiciar a busca e recuperação de informação em tempo real e de forma significativa. Dentro desse contexto, o uso de SGBD com suporte à recuperação de imagens baseada em conteúdo é uma alternativa e um complemento importante para os sistemas convencionais de busca baseada em palavras-chave. Entre os trabalhos futuros estão a inclusão e testes de extratores de características específicos para ima-

6 gens de exames como tomografia computadorizada e mamografia, e a continuação dos testes no Hospital das Clínicas da Universidade de São Paulo em Ribeirão Preto. Agradecimentos Este trabalho tem o apoio financeiro da CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior), CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico) e FAPESP (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo). Referências [1] Free Software Foundation. O que é o Software Livre?; Disponível na url: Em 07/07/2006. [2] Governo Federal. Diretrizes da Implementação do Software Livre no Governo Federal; Disponível na url: Em 07/07/2006. [3] Fuhui Long, Hongjiang Zhang, David Dagan Feng. Fundamentals of content-based image retrieval. In: Multimedia Information Retrieval and Management - Technological Fundamentals and Applications. Springer; [4] Venkat N Gudivada, Vijay V Raghavan. Contentbased image retrieval systems. IEEE Computer 1995;28(9): [5] Paolo Ciaccia, Marco Patella, Pavel Zezula. M- tree: An efficient access method for similarity search in metric spaces. In: International Conference on Very Large Data Bases (VLDB). Athens, Greece: M. Kaufmann; p [6] Caetano Traina Jr, Agma J M Traina, Christous Faloutsos, Bernard Seeger. Fast Indexing and Visualization of Metric Datasets Using Slim-trees. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE) 2002;14(2): [7] Oracle Corporation. Oracle intermedia User s Guide. Oracle Database 10g Release 2 Documentation Library, 254 p; Disponível na url: Em 07/06/2006. [8] IBM Corporation. Image, Audio, and Video Extenders Administration and Programming Guide. DB2 Universal Database Version 8, 550 p; Disponível na url: Em 07/07/2006. [9] Maria Camila N Barioni, Humberto Razente, Agma J M Traina, Caetano Traina Jr. SIREN: A Similarity Retrieval Engine For Complex Data. In: International Conference on Very Large Data Bases (VLDB), 4 p. A ser publicado; [10] Y Alp Aslandogan, Clement T Yu. Techniques and systems for image and video retrieval. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 1999;11(1): [11] C Böhm, S Berchtold, D A Keim. Searching in high-dimensional spaces - index structures for improving the performance of multimedia databases. ACM Computing Surveys 2001;33(3): [12] Andrew Eisenberg, Jim Melton, Krishna Kulkarni, Jan-Eike Michels, Fred Zemke. SQL:2003 Has Been Published. SIGMOD Record 2004;33(1): [13] Garcia-Molina Hector, Ullman JeffreyD, Widom Jennifer. Database systems: The complete book. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall; Contato Humberto Luiz Razente: Maria Camila Nardini Barioni: br/~mcamila. Agma Juci Machado Traina: Caetano Traina Jr: Endereço: Avenida do Trabalhador São Carlense, 400, Centro, Caixa Postal 668, CEP , São Carlos - SP, Brasil. Grupo de Bases de Dados e Imagens. Web:

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